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- 高炉操作过程中最经常的短期控制是炉热水平的跟踪与调控、防止炉料下降与煤气流分布失常的调控和生铁质量的控制。要求控制模型对炉况变化能做出快速反应、结构较简单、计算时间短而涉及的输入参数则尽量少些。实践证明,建立顺行方面的数学模型很难达到这个要求,因此往往采用各种逻辑判断类型的控制模型,像日本的GO-STOP和AGOS等模型的顺行部分就是如此,目前更主要是依赖专家系统。因此目前高炉应用的控制模型大多是高炉热水平控制方面的,尤其是各种含[si]预报模型最为广泛。
(1)炉热指数模型
炉热指数模型大多是根据高温区域热平衡计算的理论模型,如w.E,和T.指数模型等。由于建立在高炉静态基础上的计算,很难适应高炉的瞬时变化,这类模型已完成历史使命。今天已被人工智能专家系统所取代。
(2)含硅量预报模型
含硅量预报是高炉过程控制中最基本的模型,应用最早、种类最多,利用各种建模方法开发的模型都有较广泛的应用。但都不同程度的存在两个问题:,是炉况平稳时命中率高,而炉况波动时则迅速降低,甚至失去预报意义;二是预报滞后,在含[Si]量升降转折处往往有一个铁次的滞后量,如果是连续转折变化时就更显得跟踪不紧。因此早期应用时为提高命中率大多采用多模型同时运行的结构,综合进行预报。例如宝钢1号高炉的含硅预报模型,就包含了:按风口前端温度测量值构成的统计模型、理论T,模型加统计回归的混合模型和[Si]量时序统计模型等3个模型。在单个模型只有60%~70%命中率基础上综合预报命中率可提高到80%左右。近几年则考虑其增加非线性项或通过神经网络、专家系统来解决上述问题。
(3)布料控制模型
包括炉料分布RABIT模型和无钟布料方式推定模型。前者是建立在模型实验和理论分析基础上的机理模型,它能把炉料布入高炉后形成的料面形状、堆角、粒度分布、矿焦层厚比、焦炭层的崩塌及混合料层的形成,以及料层中煤气流分布等结果计算出来,其模型计算框图示于图2-6,后者是日本川崎公司高炉使用的步进式推定模型,如图2-7,它根据高炉内煤气流分布的指数测定结果,步进式改变布料方式,使煤气流在中心区、中间环区和边缘区的流速分布比例,始终被控制在最佳范围内。 - 赞同 0 0 发布于 4年前 (2020-12-17) 评论
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